Herramientas digitales para la presentación y visualización de datos
Tal como os comentaba el jueves 9 de junio, la primera actividad consiste en comentar una pieza de periodismo de datos, visualización de datos o infografía con respecto a todo lo que sepáis previo a este máster o sobre los contenidos de este curso.
Es una excusa, entre otras, para practicar con Markdown. Es decir, hay que escribirlo en esta sintaxis.
No se exige un tamaño mínimo ni máximo pero si queréis orientación podéis hacerlo entre 300 y 500 palabras.
Habéis de practicar con:
Hay muchos manuales, tutoriales. Os recomiendo el mío, que es sencillo: https://flowsta.github.io/markdown
Si no lo hicisteis el jueves, tenéis que crear un repositorio (proyecto) en Github.com a partir de https://github.com/nebrijas con el nombre compuesto por vuestra cuenta de Github, un guión corto medio y la palabra web. Es decir, en mi caso, dado que el usuario es “flowsta”, la URL del nuevo proyecto sería:
https://github.com/nebrijas/flowsta-web
En este repositorio, al haberlo creado, habréis creado el archivo README.md. Podéis utilizarlo para escribir.
Recordad la particularidad de guardar los cambios de git que se denomina commit y lleva un mensaje de texto asociado. El martes 14 explicaremos más esto.
Podéis escribirme a aanton@nebrija.es si no estáis en el equipo del módulo, si tenéis cualquier duda o para cualquier otra cosa por “tonta” que os parezca. De estas cosas es de donde más aprendemos.
El martes 14 repasaremos los trabajos.
Un saludo
Hola
Ahora que ya habéis hecho un documento README.md en Github vamos a hacer la segunda actividad. Y vamos a adelantar un poco para empezar a ver las posibilidades de Markdown, Github y la creación de una web.
Vamos a convertir nuestro repositorio en una web servida desde Github. Es decir, vamos a utilizar una funcionalidad de Github para funcionar no solo como servidor de git sino también como servidor WEB. Para ello hay que activar en la configuración de nuestro repositorio la opción Pages cuya URL es https://github.com/nebrijas/flowsta-web/settings/pages (cambiad flowsta por vuestra cuenta de github, si habéis seguido las instrucciones de la AD1 y habéis creado un repositorio con ese nombre). En branch (rama) elegimos main (no creo que tengáis otra) y en folder (directorio, carpeta) root.
Al activar esa opción y pasados unos segundos tendremos una web con un archivo index.html cuyo contenido es el contenido del README.md que se ha exportado/convertido a HTML en una URL parecida a esta (cambiad de nuevo flowsta por lo que corresponda):
https://nebrijas.github.io/flowsta-web
Hasta aquí lo podéis hacer ya si queréis. Luego, después de la próxima clase del jueves 16, podréis hacer lo siguiente.
Para esta segunda parte tendremos que haber visto la herramienta (software) cliente de git para Windows (en Mac ya está instalado), Git bash. Con ella:
Dado que si hacéis todo esto el archivo ad2.md parece que está vacío, esta actividad 2 tendrá una tercera parte que será comentar apropiadamente todo lo que se ha hecho como un ejercicio de programación literaria. Esto lo haremos después de la sesión del martes 21 de junio.
Hola
Tal como empezamos a ver el martes 21 de junio, esta actividad dirigida 3 consiste en transformar uno de los ejercicios que se hicieron en programación, un código de Python para lograr un scraping de una web, en un ejercicio de programación literaria con Jupyter. De esta manera seguiremos trabajando con git, github y markdown pero también conoceremos Jupyter y veremos su potencia para aprovechar lo aprendido u olvidado de Python de cara a trabajar con datos.
He compartido por el pad el código pero también podéis verlo en mi github.
Ese es el bruto que tendréis que transformar bajo el paradigma de la programación literaria, es decir, comentar mucho, lo más posible, para entenderlo no solo cuando lo estás haciendo sino cuando pase un tiempo hasta que lo vuelvas a ver, ese código de tal forma que el texto comentado es el hilo argumental del “cuaderno” que explica el código.
El archivo, tal como empezamos ayer, se llama ad3. En Jupyter esto significa que habrá creado un archivo “ad3.ipynb”, donde “ipynb” viene de “interactive python notebook”, cuanderno interactivo de python. Esta es la terminación de los archivos de los cuadernos de python.
Como habéis creado el archivo en la carpeta del repositorio tendréis un “ad3.ipynb” en la misma carpeta que “README.md” o “ad1.md”. Lo tenéis que añadir a Github, es decir, primero a vuestro git local y luego subirlo al git remoto.
Mañana jueves veremos dudas sobre esto y también cómo guardar el archivo con otras extensiones para tener también un “ad3.md”.
Recordad también que habiendo visto esto se puede hacer la tercera parte de la AD2.
Un saludo
Hola
Para la AD4 hay que crear un cuaderno de Jupyter o “Jupyter Notebook” en la aplicación Jupyter.
Consiste en hacer un ejercicio de “programación literaria”, es decir, contar de forma pormenorizada lo que hacemos con el código que ejecutamos. Lo contamos en celdas con Markdown y lo ejecutamos en celdas con Python.
En este cuaderno nos conectamos a la API covid19api.com y obtenemos los datos de España tal como nos cuenta la documentación de su API que se ha introducido en clase. Estos datos los incluimos en un “dataframe” o tabla de datos de Pandas, la librería de trabajo con datos tabulados de Python. Finalmente, se “plotean” los datos en forma de gráfico de línea.
Podemos lanzar Jupyter desde la propia carpeta del repositorio, para que los cambios se vayan guardando automáticamente, en el archivo ad4.ipynb
También tendremos que guardar una misma versión del archivo pero con terminación md, ad4.md
El pasado jueves 28 de junio realizamos una primera parte del ejercicio con los datos de España.
Hay que completar el trabajo con los datos de Centroamérica: Panamá, Costa Rica, Nicaragua, Guatemala, El Salvador y Honduras. Esto lo hemos visto en la clase del martes 5 de julio.
Hola
El trabajo final ya lo comenzamos a hacer con la AD1 por lo que quien tengas las aadd al día tendrá casi todo hecho. Es decir, este Trabajo Final consiste en tener una web pública con todos los trabajos que hemos hecho en este módulo.
Lo “único” que hay que hacer si has hecho lo demás es comprobar que desde README.md se puede acceder (con enlaces relativos) a todos los archivos de las aadd y que en este README se haga un ejercicio último de “programación literaria” sobre todo lo que se ha hecho en este módulo.
Esto es un pad para compartir algunos enlaces de trabajos interesantes de Periodismo y Visualización de Datos. Poned vuestro nombre y proyecto en formato Markdown en este listado
| Madelaine: Concentración y contratos sin competencia en compras para la salud mental en América Latina | Ojo Público (ojo-publico.com) |
